多种训练策略

从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装

PyTorch和TensorFlow等深度学习框架为训练和微调大型语言模型提供了强大的支持。PyCharm
AI天才研究院·2025-03-17 06:55

【从零开始学习计算机科学】软件工程（五）软件设计

【从零开始学习计算机科学】软件工程（五）软件设计软件设计概述良好的设计具有三大特性设计主要包含的方面设计中的一些概念设计的方法与策略体系结构设计体系结构设计的基本问题：体系结构的设计模式体系结构设计的过程构建级设计面向对象构件设计用户接口设计用户接口设计原则
贫苦游商·2025-03-17 06:53

【从零开始学习计算机科学】设计模式（四）责任链模式、命令模式、解释器模式、迭代器模式、中介者模式、备忘录模式、观察者模式、状态模式、空对象模式、策略模式、模板模式、访问者模式

【从零开始学习计算机科学】设计模式（四）责任链模式、命令模式、解释器模式、迭代器模式、中介者模式、备忘录模式、观察者模式、状态模式、空对象模式、策略模式、模板模式、访问者模式责任链模式主要特点工作原理适用场景优点缺点命令模式主要特点工作原理适用场景优点缺点解释器模式主要特点工作原理
贫苦游商·2025-03-17 06:52

新手村：数据预处理-特征缩放

特征缩放可以使不同尺度的特征具有相同的量级，从而提高模型训练的效率和性能。常见的特征缩放方法包括标准化（Standardization）和归一化（Normalization）。
嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

C 语言取绝对值

`abs()`函数属于``头文件，并且可以处理多种类型的数据。
dzdesigned·2025-03-17 05:20

CTP开发爬坑指北（四）

CTP开发中有很多需要注意的小细节，稍有不慎就会出问题，不然，轻则表现与预期不符，重则程序崩溃影响策略盈利。本系列将容易遇到的坑列出来，以供开发时参考，如有疑义之处，欢迎指正。三人行，必有我师焉。
开心秋水·2025-03-17 05:49

Redis数据的删除策略

redis服务器有很多操作需要执行时，CPU的压力会很大，于是redis中的策略是，在内存还够的前提下，先不释放已删除数据的内存空
l1050188952·2025-03-17 05:15

MindSpore：华为全场景AI框架的技术全景与生态实践

作为华为昇腾AI生态的基石，MindSpore支持端、边、云全场景覆盖，并深度融合昇腾处理器的算力特性，提供从模型开发、训练到推理部署的端到端能力。
彩旗工作室·2025-03-17 05:44

过拟合：机器学习中的“死记硬背”陷阱

它像一把双刃剑：当模型过于“聪明”时，可能会陷入对训练数据的过度依赖，从而失去处理新问题的能力。本文将从原理到实践，深入探讨过拟合的本质及应对策略。1.什么是过拟合？
彩旗工作室·2025-03-17 05:44

当通用智能遇到深度推理：如何正确驾驭DeepSeek-V3与R1？

本文将从技术本质、适用场景与实操技巧三个维度，剖析它们的差异与使用策略。一、定位差异：全能选手vs解题专家DeepSeek-V3：高性价比的“多面手”V3的核心目标是平衡性能与成本。
涛涛讲AI·2025-03-17 04:42

DataEase：一款国产开源数据可视化分析工具

DataEase的优势在于：开源开放：零门槛，线上快速获取和安装，按月迭代；简单易用：极易上手，通过鼠标点击和拖拽即可完成分析；全场景支持：跨平台安装和多样化嵌入支持；安全分享：支持多种数据分享方式，确保数据
不剪发的Tony老师·2025-03-17 04:09

【商城实战(38)】Spring Boot：从本地事务到分布式事务，商城数据一致性的守护之旅

从项目基础搭建，运用uniapp、ElementPlus、SpringBoot搭建商城框架，到用户、商品、订单等核心模块开发，再到性能优化、安全加固、多端适配，乃至运营推广策略，102章内容层层递进。
奔跑吧邓邓子·2025-03-17 04:07

【商城实战(37)】Spring Boot配置优化：解锁高效商城开发密码

从项目基础搭建，运用uniapp、ElementPlus、SpringBoot搭建商城框架，到用户、商品、订单等核心模块开发，再到性能优化、安全加固、多端适配，乃至运营推广策略，102章内容层层递进。
奔跑吧邓邓子·2025-03-17 04:06

【商城实战(36)】UniApp性能飞升秘籍：从渲染到编译的深度优化

从项目基础搭建，运用uniapp、ElementPlus、SpringBoot搭建商城框架，到用户、商品、订单等核心模块开发，再到性能优化、安全加固、多端适配，乃至运营推广策略，102章内容层层递进。
奔跑吧邓邓子·2025-03-17 04:06

配置企业微信报警

resolve_timeout:2m#每2分钟检查一次是否恢复templates:#自定义通知模板‘/opt/monitor/alertmanager/template/wechat.tmpl’#route用来设置报警的分发策略
weixin_43806846·2025-03-17 03:04

uniapp报毒

uniapp打包的apk，装机量多了就开始报毒，尝试了多种解决办法都无解！！去某宝，解决一次50-100不等，并且没有售后，掉了重新做包，很是无解，包月价格更是离谱。为此自行测试找到了合适的办法。
刘登辉·2025-03-17 03:31

使用Python实现无人机路径规划的灰狼优化算法

目录使用Python实现无人机路径规划的灰狼优化算法引言1.灰狼优化算法概述1.1定义1.2算法原理1.3灰狼的狩猎策略1.4算法步骤2.Python中的灰狼优化算法实现2.1安装必要的库2.2定义类2.2.1
闲人编程·2025-03-17 02:59

如何进行OceanBase 运维工具的部署和表性能优化!

因此，部署专门的运维工具、实施针对性的表性能优化策略，以及加强指标监测工作，都变得更为重要。以下为基于我们的使用场景，所采取的一些部署和优化措施分享。
·2025-03-17 01:46

Python—JSON格式标签转换为TXT格式标签详细教程2（附完整代码）

这个代码主要是解析一个json文件转换成多个txt文件使用的，尤其是便于yolo训练decode_json函数中的convert函数确实是用于将坐标缩放到0-1之间的。
资源补给站·2025-03-17 01:16

3月16日中场五大联赛+德乙赛果预测与临场策略部分公推

【007前进之鹰vs威廉二世】前进之鹰主场强势全取三分【阵容动态】前进之鹰21岁前锋米兰·斯梅茨连续两轮首发出战，上轮贡献关键进球扩大比分，本场将继续担任锋线主力。进攻核心安治文状态爆棚，近两轮打入3球成为队内头号得分手，需重点盯防。威廉二世虽迎回伤愈中卫汤米·雅各布改踢三中卫体系，但防守仍漏洞百出。预计左翼卫施古德松将回撤担任左后卫强化边路防守。【伤停名单】前进之鹰：坦斯迪治（中场）、斯图卡斯（
weixin_66725336·2025-03-17 01:45

FastAPI Web框架 [1.11]

路径操作配置#路径操作配置#路径操作装饰器支持多种配置参数。#以下参数应直接传递给路径操作装饰器，不能传递给路径操作函数.
carefree798·2025-03-17 01:45

AI技术学习笔记系列001：FastLanguageModel.get_peft_model 函数各参数的详细解释

FastLanguageModel.get_peft_model函数各参数的详细解释，以及企业实际微调时的选择考量：参数详解及对微调的影响1.r=32（秩）作用：控制LoRA适配器的低秩矩阵的维度（秩），直接影响可训练参数数量
新说一二·2025-03-17 00:43

【虚幻C++笔记】打印输出的方式

它可以输出日志信息到控制台和日志文件，支持多种日志级别（如Log，Warning，Error")UE_LOG(LogCategory,LogVerbosity,Format,...)voidAMyActor
OSwich·2025-03-17 00:12

PyTorch 实现 Conditional DCGAN（条件深度卷积生成对抗网络）进行图像到图像转换的示例代码

该代码包含训练和可视化部分，假设输入为图片和4个工艺参数，根据这些输入生成相应的图片。
max500600·2025-03-16 23:04

【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结

人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数：四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3、多层神经网络训练方法一
roman_日积跬步-终至千里·2025-03-16 23:02

一文搞懂 AI Agent 与 AI 大模型的区别

Manus：Manus定义与核心能力AI大模型AI大模型是基于深度学习架构，通过海量数据训练得到的复杂模型，像GPT-4、文心一言等。它们具备强大的知识储备和语言理解生成能力，
a小胡哦·2025-03-16 23:02

玩转Python绘图利器——Turtle库

本文将详细介绍Turtle库的使用方法，并给出多种实例，帮助读者快速上手。
Ai_绘画小南·2025-03-16 23:32

基于责任链与策略模式的轻量级PHP日志库设计

你有没有遇到过这样的情况：代码被各种人拷来拷去，散落在不同的服务器上，它们运行着同样的代码，却各有各的脾气。A服务器风平浪静，B服务器炸成烟花，C服务器似乎活着但又不太对劲……而你，每天都在面对来自四面八方的“XX功能炸了”“接口500了”“部署完直接寄了”的灵魂拷问。最离谱的是，它们都会从你这同步最新的代码，但到底是代码问题还是服务器环境问题，你根本没办法第一时间知道。于是，问题就变成了：如何把
苏琢玉·2025-03-16 23:02

代码随想录算法训练营第 20 天 | LeetCode235. 二叉搜索树的最近公共祖先 LeetCode701.二叉搜索树中的插入操作 LeetCode 450.删除二叉搜索树中的节点

代码随想录算法训练营Day20代码随想录算法训练营第20天|LeetCode235.二叉搜索树的最近公共祖先LeetCode701.二叉搜索树中的插入操作LeetCode450.删除二叉搜索树中的节点目录代码随想录算法训练营前言
HIT最菜电控·2025-03-16 23:01

【商城实战(23)】筑牢安全防线，防范常见漏洞

从项目基础搭建，运用uniapp、ElementPlus、SpringBoot搭建商城框架，到用户、商品、订单等核心模块开发，再到性能优化、安全加固、多端适配，乃至运营推广策略，102章内容层层递进。
奔跑吧邓邓子·2025-03-16 22:28

vue2和vue3的diff算法有什么区别？

diff整体策略为：深度优先，同层比较。Vue2和Vue3中的diff算法的主要区别：1、vue2的diff算法vue2使用了经典的di
浮生无聊·2025-03-16 22:27

一周热点：微软攻克语音输入、文本输出难题-Phi-4-multimodal

它通过创新的架构和训练方法，实现了在不同模态之间的无缝交互，为用户提供更自然、更智能的交互体验。模型架构该模型采用多模态Transformer架构，通过LoRA（
数据分析能量站·2025-03-16 22:57

Adobe Firefly 技术浅析（三）：GANs 的改进

生成式对抗网络（GANs）在图像生成领域取得了显著的进展，但原始的GANs在训练稳定性、生成质量以及多样性方面存在一些挑战。
爱研究的小牛·2025-03-16 21:50

区间合并问题

在算法中遇到区间合并问题时，可以从以下角度进行分析和解决：一、核心思路：排序与贪心策略排序预处理将区间按照起始端点升序排序，确保后续处理时相邻区间可能重叠。这是解决区间合并问题的关键预处理步骤[。
六七_Shmily·2025-03-16 21:48

Nginx负载均衡策略详解：从轮询到智能分发，打造高可用服务架构

Nginx负载均衡策略详解：从轮询到智能分发，打造高可用服务架构一、负载均衡的核心价值当单台服务器无法承载高并发流量时，负载均衡通过将请求分发到多台服务器，实现：横向扩展：突破单机性能瓶颈故障隔离：自动剔除异常节点动态调度
weixin_42587823·2025-03-16 21:18

如何做好产品测试管理

其中，测试规划要求在项目初期就明确产品质量目标和测试策略；流程标准化强调建立严谨、可重复的测试流程和标准，确保每个测试环节有章可循；数据驱动决策则通过实时数据监控和反馈分析，持续优化测试方案，最终提升产品质量与用户满意度
·2025-03-16 21:07

数据分析：数据的存储结构、数据类型、数据集成技术、存储模型、查询语言、API、驱动器等

在进行数据分析时，首先要确定数据集成方案、选择合适的数据模型和索引策略，以及评估各种解决方案之间的优劣。
AI天才研究院·2025-03-16 21:16

Webpack 前端性能优化全攻略

文章目录1.性能优化全景图1.1优化维度概览1.2优化效果指标2.构建速度优化2.1缓存策略2.2并行处理2.3减少构建范围3.输出质量优化3.1代码分割3.2TreeShaking3.3压缩优化4.运行时性能优化
北辰alk·2025-03-16 21:15

DevOps实践：持续集成与持续部署完全指南

二、CI/CD工具链选型指南2.1中小团队推荐技术栈2.2工具对比决策矩阵三、实战五步构建企业级流水线3.1基础环境搭建（以K8s为例）3.2代码质量门禁配置3.3容器化构建最佳实践3.4自动化部署策略
蜡笔小新星·2025-03-16 20:44

关于stable diffusion的lora训练在linux远程工作站的部署

在学校Arc中部署loratraining，一大问题就是依赖缺失和冲突。可以利用miniconda或者anaconda建立虚拟环境来解决。安装anaconda或者miniconda（官网上也有教程）：wgethttps://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.shchmod+xAnaconda3-5.3.0-Linux-x8
回天一梦·2025-03-16 19:02

新手村：混淆矩阵

《PythonCrashCourse》或在线教程（如Codecademy）scikit-learn基础掌握模型训练、预测、评估的基
嘉羽很烦·2025-03-16 18:28

深入解析 item_get_app 接口：获取淘宝 APP 商品详情原数据

这些数据可用于竞品分析、市场调研、商品推荐等多种场景。一、接口概述item_get_app是淘宝开放平台提供的一个API接口，用于获取淘宝APP上指定商品的详细信息。
2501_90907859·2025-03-16 17:22

组态软件在物联网中的应用概述

3.系统集成组态软件支持多种通信协议（如MQTT、OPCUA等），能够集成不同厂商的设备，实现统一
by组态软件·2025-03-16 17:22

即插即用模块--KANLinear

在相同迭代次数下超越传统MLP，不仅训练速度更快，收敛性更好，而且在拟合复杂函数时的精度也明显提高。
苏格拉没有鞋底·2025-03-16 17:51

机器学习——正则化、欠拟合、过拟合、学习曲线

过拟合（overfitting）:模型只能拟合训练数据的状态。即过度训练。
代码的建筑师·2025-03-16 17:51

如何进行OceanBase 运维工具的部署和表性能优化呢?

因此，部署专门的运维工具、实施针对性的表性能优化策略，以及加强指标监测工作，都变得更为重要。以下为基于我们的使用场景，所采取的一些部署和优化措施分享。
·2025-03-16 17:04

IMWeb提升营Day4 | 训练题19：顺时针打印矩阵

题目描述输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字，例如，如果输入如下矩阵：12345678910111213141516则依次打印出数字1,2,3,4,8,12,16,15,14,13,9,5,6,7,11,10.12345678910111213141516123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343
rical730·2025-03-16 17:19

WPF Prism模块加载 1.Appconfig的配置方式

在使用Prism框架构建模块化WPF应用程序时，可以通过多种方式加载模块。其中一种方法是通过手动配置app.config文件来定义模块。
她说彩礼65万·2025-03-16 17:18

Simulink实例演示：智能车辆自动超车策略仿真

目录Simulink实例演示：智能车辆自动超车策略仿真一、背景介绍二、所需工具和环境三、步骤详解步骤1：创建Simulink模型
xiaoheshang_123·2025-03-16 16:45

基于DeepSeek R1构建下一代Manus通用型AI智能体的技术实践

目录一、技术背景与目标定位1.1大模型推理能力演进趋势1.2DeepSeekR1核心特性解析-混合专家架构(MoE)优化-组相对策略优化(GRPO)原理-多阶段强化学习训练范式1.3Manus智能体框架设计理念
zhangjiaofa·2025-03-16 15:08
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